Détection et reconnaissance de l'identité d'un véhicule dans une scène naturelle.
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- 2003
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Résumé
- Le projet proposé vise à développer un système vidéo destiné à la détection et l'identification de mobiles en milieu urbain grâce à la lecture de leur plaque d'immatriculation (automobiles, motos, camions, autobus, ou même avion et bateaux).
Les caméras, associées à une informatique de traitement (réseaux neuronaux), permettent d'obtenir un recueil de données fiables. L'utilisation en temps réel de ces données permettent la localisation d'un véhicule (en cas de vol par exemple), fluidification du trafic aux zones de contrôle (douanes, péages, parking), ou encore une meilleure gestion des parcs de véhicules (location de voiture). Le système choisi de caméra n'est pas une contrainte pour la reconnaissance de l'identité d'un véhicule. Ce résultat est encourageant et permet d'entrevoir tout type d'applications industrielles sous différentes conditions.
La localisation automatique du mobile sur l'image s'effectue très bien par temps de brouillard ou de nuit avec éclairage artificiel, mais nettement moins bien par fort ensoleillement. Ce dernier point peut être corrigé avec des filtres ou un positionnement de la caméra mieux adapté. On peut alors arriver à un taux de détection de plus de 96%.
Pour l'identification du véhicule, le point limitatif est la reconnaissance des caractères. En effet, la localisation de la plaque donne de bons résultats. En revanche, l'utilisation de modules OCR (Optical Character Recognition) donne des résultats plus mitigés : 77% dans le cas où l'on accepte aucun défaut, 94% si l'on accepte une erreur dans la lecture des caractères. La solution qui est proposée est de créer un nouvel OCR avec le simulateur de réseaux neuronals utilisé pour la localisation et donnant de très bons résultats.
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